R. HENOUZ

Il s’agit de contribuer à la conception et l’implémentation d’une structure de données distribuées et scalables capable de stocker des informations réparties dans un réseau d’ordinateurs.

Les informations sont stockées dans un arbre de recherche de binaire partitionné dynamiquement en classes. Chaque classe est  une partie de l’arbre et réside en mémoire d’un serveur de données.

Des clients autonomes peuvent ajouter, supprimer, modifier des informations ou tout simplement faire des interrogations sur l’arbre global distribué sur le réseau. Les clients disposent d’une image de l’arbre qui n’est pas en général correcte. Cette image sera mise à jour au fur et à mesure qu’on effectue les opérations sur l’arbre global.

Le nombre de nœuds par serveur est un paramètre de la structure de données projetée. En conséquence, quand celui-ci atteint un seuil donné, l’arbre est éclaté en deux donnant ainsi naissance à un autre serveur de données et la racine migre vers l’arbre parent selon une manière analogue à celle d’un B-arbre.

Afin d’accélérer les opérations dans les serveurs, les arbres ne seront pas maintenus équilibrés (AVL ou Red Black). De temps à autre, on lance une procédure qui équilibre totalement l’arbre.

Principaux problèmes :

Accès concurrent au serveur, programmation réseau à l’aide socket,

Application : implémentation d’une encyclopédie importante.

HEDJAZI toufik et BOUTOUIL Moussa

Le travail s’insère dans le cadre du nouveau projet de recherche D3P ( Distribution dynamique de données polymorphe). Le projet a trait au stockage réparti des données dans un contexte décisionnel.

On s’intéresse à l'étude des SDDS (Scalable Distributed Data Structure) pour la distribution des données multidimensionnelles sur un cluster MPI (réseau local de PC avec utilisation de la bibliothèque de programmation parallèle MPI) en vue de réaliser des requêtes décisionnelles.

Le modèle SDDS est basé sur une distribution dynamique et équilibrée excluant  tous recours à un répertoire centralisé et offre de très hautes performances en dépit d’une  augmentation illimitée de données. Ce dernier point (l'augmentation de la taille des données) est une des caractéristiques importantes des entrepôts de données sur lesquels des requêtes complexes sont formulées pour des besoins décisionnels.

BELHEZIEL El Naimi et KEBBAS Lahcene

Le travail s’insère dans le cadre du nouveau projet de recherche D3P ( Distribution dynamique de données polymorphe). Le projet a trait au stockage réparti des données dans un contexte décisionnel.

Nous étudions à travers ce projet, les techniques de mise en œuvre des requêtes décisionnelles en utilisant un cube OLAP réparti sur plusieurs nœuds d'un cluster.

Il est demandé d'étudier les techniques de stockage utilisées dans les entrepôts de données, ainsi que les traitements nécessaires pour la résolution des requêtes décisionnelles. On s'intéressera particulièrement aux algorithmes de manipulation des cubes OLAP dans un environnement réparti.

Les candidats devront alors proposer une architecture permettant le stockage réparti des données d'un cube OLAP en vue de réaliser des traitements parallèles de manipulation du cube. Un langage de définitions et de manipulations (consultations) des cubes devra être proposé et implémenté à l'aide du langage C/C++ sur un cluster MPI (réseau local de PC avec utilisation de la bibliothèque de programmation parallèle MPI).

BOUDI Abderrahmane & ZAHAF Sofiane

Le travail rentre dans le cadre du nouveau projet de recherche D3P ayant pour thème distribution de données dynamiques polymorphes. Nous nous intéressons à l'amélioration des performances des systèmes distribués en dupliquant les données sous différentes formes. Chacune de ces formes est adaptée à une classe de requêtes.

Nous nous intéressons dans ce travail plus particulièrement aux données multidimensionnelles d’un système décisionnel ( entrepôt de données) utilisant les cubes de données.

Un cube peut être logiquement représenté par un tableau multidimensionnel (MOLAP) ou plusieurs tableaux bidimensionnels englobant à la fois les faits et les dimensions (ROLAP).

Chaque cube ainsi représenté peut être distribuée selon plusieurs schémas tels que  les distributions circulaires,  par hachage, par intervalle, etc.

Il est demandé d’étudier et d’implémenter les différentes formes de représentations d’un cube ROLAP dans un contexte réparti. A travers des tests, trouver les formes adéquates (les mieux adaptées) aux différentes opérations algébriques sur les cubes.

Outils : MPI / C++ / Linux

MEGHOUCHE Mohamed FAZIL & TALEB Abdelhakim Taha

Le travail rentre dans le cadre du projet de recherche D3P ayant pour thème distribution de données dynamiques polymorphes. Nous nous intéressons à l'amélioration des performances des systèmes distribués en dupliquant les données sous différentes formes. Chacune de ces formes est adaptée à une classe de requêtes.
Nous nous intéressons dans ce travail plus particulièrement aux données multidimensionnelles d’un système décisionnel (entrepôt de données) utilisant les cubes de données.
Un cube peut être logiquement représenté par un tableau multidimensionnel (MOLAP) ou plusieurs tableaux bidimensionnels englobant à la fois les faits et les dimensions (ROLAP).
Il existe plusieurs structures de données pouvant être adaptées au contexte multidimensionnel pour la représentation des cubes MOLAP. Aussi, il est demandé d’étudier quelques unes dans le but de les implémenter.
A travers des tests, trouver les formes adéquates (les mieux adaptées) aux différentes opérations algébriques sur les cubes.
Outils : MPI / C++ / Linux